Diplomado en Ciencia de Datos 2025

Repositorio de módulo Herramientas computacionales para el manejo de datos: Python del Diplomado de ciencia de datos del MIDE

Contenido

• Variables y tipos de datos.

• Colecciones:

  • Listas
  • Tuplas
  • Conjuntos
  • Diccionarios

• Flujos de control:

  • while loop
  • if-elif-else
  • for loop

• Compresión de colecciones:

  • Compresión de listas.
  • Compresión de diccionarios.

• Funciones:

  • Definición de funciones.
  • Funciones lambda.

• Clases y programación orientada a objetos (OOP).

  • Definicion de clases
  • Instancia de variables
  • Métodos: estáticos y de clase
  • Herencia

• Concurrencia.

  • Multithreading
  • Multiprocessing
  • Global Interpreter Lock
  • Jerarquía de Memoria y tiempos de acceso

• Lectura y escritura de archivos

• Bibliotecas de Ciencia de Datos en Python

  • Numpy
  • Pandas
  • Apache Arrow
  • Polars

• Acceso a bases de datos psycopg2

Descarga del repositorio

Para descargar el repositorio para la rama edicion-2025 utiliza la instrucción:

git clone -b edicion-2025 https://github.com/milocortes/diplomado_ciencia_datos_mide.git

Creación del ambiente virtual con uv

Crearemos un ambiente virtual con la instrucción:

uv init --python 3.11

Instalación de Jupyter notebook y Marimo

Para la instalación de Jupyter Notebook con uv ejecutamos:

uv add notebook

Instalamos Marimo con uv:

uv add marimo

Inicio del servicio de Jupyter Notebook

Para iniciar Jupyter Notebook, ejecutamos :

uv run --with jupyter jupyter notebook

Inicio del servicio de Marimo

Para iniciar Marimo, ejecutamos :

uv run marimo edit

Recursos adicionales

• Instalación de miniconda y jupyter notebook.
• Algorithms - The Secret Rules of Modern Living - BBC documentary